Z.ai

glm-5

Z.aiトークンベース
APIキーを作成

Z.ai 的 glm-5 模型,支持文本输入和文本输出。支持推理、工具调用。

textfunction_callingtoolsjson_modereasoningcontext:204800
最低料金
入力 / 出力 · 1M
コンテキスト
204.8K
最大入力ウィンドウ
最大出力
131.1K
1 回の応答あたりの最大トークン数
モダリティ
→

サプライヤー別料金

official
-40%
官方接口直连
入力$0.58$0.348/ 1M
出力$2.6$1.56/ 1M
キャッシュ読み取り$0.14$0.084/ 1M
Alibaba
阿里巴巴百炼官方
入力$0.58/ 1M
出力$2.6/ 1M
キャッシュ読み取り$0.14/ 1M

機能 / サポートされるモダリティ

関数呼び出しツールJSON モード理由
入力
出力

プロバイダーとデータ保護

プロバイダー
トークナイザー
GLM tokenizer
ライセンス
GLM-4 License公開ウェイト
データ保持67 日デフォルトで上流の学習には使用されません

パフォーマンス

glm-5 について

Z.ai 的 glm-5 模型,支持文本输入和文本输出。支持推理、工具调用。

使用例とプロンプト

評価を始めるためのヒントです。対応する入力とオプションは API アクセス欄を参照してください。

検討できる使用例

  • 読者、文体、形式を明確にして文章を作成・修正します。
  • 提供された文書を要約し、回答を原文と照合します。

実用的なヒント

指示と資料を分け、期待する出力と例を示してください。ツール使用や構造化出力は対応が明記されている場合のみ試します。

プロンプト例

次の文書を五つの要点にまとめてください。確認済みの事実と未解決の質問を分け、関連箇所を引用し、不明な情報を創作しないでください。文書:[テキストを貼り付け]

API を利用

コードサンプル

リクエストPOST/v1/chat/completions
リクエスト例
パラメータ
パラメータタイプデフォルト / 範囲説明
temperature
number
=10 ~ 2
サンプリング温度。低いほど決定論的になります
top_p
number
=10 ~ 1
核サンプリングの累積確率
max_tokens
integer>= 1レスポンスの最大トークン数
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
頻出トークンの繰り返しを抑制します
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
新しい話題への展開を促進します
stop
array—生成を停止する文字列を最大 4 個まで
seed
integer—可能な限り再現性のあるサンプリングシード
n
integer
=1>= 1
生成する候補数
stream
boolean
=false
Server-Sent Events でトークンをストリーミング
response_format
object—JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します
tools
array—モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言
tool_choice
string
autononerequired
ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名
logprobs
boolean
=false
トークンごとの対数確率を返します
top_logprobs
integer0 ~ 20トークンごとに返される上位対数確率の数
logit_bias
object—トークンごとの logit バイアス
user
string—悪用検知用のエンドユーザー識別子

置換 <YOUR_API_KEY> をトークン設定の API キーに置き換えてください。

認証

すべてのリクエストには Authorization: Bearer <TOKEN> ヘッダーが必要です。Anthropic 形式のエンドポイントでは x-api-key ヘッダーも利用できます。

トークンページから API キーを発行できます。モデル、グループ、IP、レート制限ごとに細かく権限を設定可能です。

対応パラメータ

Generation parameters
パラメータタイプデフォルト / 範囲説明
temperature
number
=10 ~ 2
サンプリング温度。低いほど決定論的になります
top_p
number
=10 ~ 1
核サンプリングの累積確率
max_tokens
integer>= 1レスポンスの最大トークン数
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
頻出トークンの繰り返しを抑制します
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
新しい話題への展開を促進します
stop
array—生成を停止する文字列を最大 4 個まで
seed
integer—可能な限り再現性のあるサンプリングシード
n
integer
=1>= 1
生成する候補数
stream
boolean
=false
Server-Sent Events でトークンをストリーミング
response_format
object—JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します
tools
array—モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言
tool_choice
string
autononerequired
ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名
logprobs
boolean
=false
トークンごとの対数確率を返します
top_logprobs
integer0 ~ 20トークンごとに返される上位対数確率の数
logit_bias
object—トークンごとの logit バイアス
user
string—悪用検知用のエンドユーザー識別子

レート制限

サプライヤーRPMTPMRPD
Alibaba440175K8.8K
official350142K7.1K

RPM = 1 分あたりリクエスト数、TPM = 1 分あたりトークン数、RPD = 1 日あたりリクエスト数。制限はトークングループ単位で適用されます。

glm-5 に関するよくある質問

glm-5 とは?

Z.ai 的 glm-5 模型,支持文本输入和文本输出。支持推理、工具调用。

glm-5 を呼び出すには?

glm-5 へのアクセス権がある API キーを作成し、API アクセス欄の正確なモデル ID と対応エンドポイントを使用してください。リクエスト項目は選択したエンドポイントによって異なります。

glm-5 の料金体系は?

料金は選択したプロバイダーグループとモデルの課金単位で決まります。現在の入力、出力、リクエスト、またはメディア料金は登録前にこのページで確認できます。

glm-5 のコンテキストウィンドウは?

モデルカタログには 204800 トークンのコンテキストウィンドウが設定されています。リクエスト制限は選択したエンドポイントで確認してください。

glm-5 の最大出力は?

モデルカタログには最大 131072 トークンの出力が設定されています。リクエスト設定でさらに低い上限を指定する場合があります。

自分のプロジェクトに glm-5 が適しているか評価するには?

指示と資料を分け、期待する出力と例を示してください。ツール使用や構造化出力は対応が明記されている場合のみ試します。